Mexiko
Banco Mercantil del Norte, S.A.
Bluelight Consulting
Data Engineer (Senior) - ETL (Python+Snowflake) - Remote, Lateinamerika
Mexiko
Ecatepec de Morelos, México, Mexico
PythonSQLTerraform
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Über die Stelle
Bluelight ist eine führende Softwareberatung, die sich der Entwicklung innovativer Technologien widmet, die das Leben der Nutzer verbessern. Mit einem unerschütterlichen Engagement für exzellenten Kundenservice zeichnet sich Bluelight durch seinen Fokus auf Qualität und Kundenzufriedenheit aus. Unsere Mission ist es nicht nur, hochmoderne Anwendungen zu entwickeln, sondern auch ein kollaboratives und bereicherndes Arbeitsumfeld zu fördern, in dem jedes Teammitglied wachsen und gedeihen kann. Mit Präsenz in den gesamten USA sowie in Mittel- und Südamerika befindet sich Bluelight in einer spannenden Expansionsphase und sucht kontinuierlich außergewöhnliche Talente, um seine dynamische und vielfältige Gemeinschaft zu bereichern.
Wir suchen eine qualifizierte Person, die unser schnell wachsendes Team bei Bluelight verstärkt. Diese Position ist ideal für jemanden, der in einem schnelllebigen, dynamischen Umfeld erfolgreich ist, in dem die Meinungen und Bemühungen jedes Einzelnen geschätzt werden. Sie haben die Möglichkeit, zu herausfordernden und bedeutungsvollen Projekten beizutragen und qualitativ hochwertige Anwendungen zu entwickeln, die sich auf dem Markt abheben. Wir legen Wert auf kontinuierliches Lernen, persönliches Wachstum und harte Arbeit und bieten ein kollaboratives Umfeld, das die berufliche Entwicklung fördert. Wenn Sie eine Leidenschaft für Softwareentwicklung haben und Teil einer wachsenden Softwareberatung werden möchten, laden wir Sie ein, sich zu bewerben und uns auf dieser spannenden Reise zu begleiten. \n
Als Berater in unserem Team zu arbeiten ist eine unterhaltsame, herausfordernde und lohnende Karrierewahl. Ihre Beiträge werden von den Kunden sehr geschätzt, und die Arbeit, die Sie leisten, hat oft einen direkten und bedeutenden Einfluss auf deren Geschäft. Sie haben die Möglichkeit, an einer Vielzahl von Projekten für unsere großartigen Kunden zu arbeiten, was Ihr Karrierewachstum beschleunigen wird. Sie werden mit modernen Technologien zusammenarbeiten und mit einigen der besten Fachleute der Branche zusammenarbeiten! Wenn Sie bestrebt sind, Teil einer spannenden, herausfordernden und schnell wachsenden Beratungsfirma zu werden, ermutigen wir Sie zur Bewerbung. #LI-Remote
Was wir suchen
Ausbildung & Erfahrung
- Ausbildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Data Engineering oder einem verwandten Bereich (oder entsprechende Berufserfahrung).
- Kernkompetenzen: Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung von End-to-End-Datenpipelines zur Extraktion/Transformation/Ladung von Daten aus REST APIs, relationalen Datenbanken, Cloud-Speichern und flachen Dateien.
- Snowflake-Kenntnisse: Nachgewiesene praktische Erfahrung mit virtuellen Data Warehouses, Streams, Tasks, Stages, Snowpipe, Secure Data Sharing und Leistungsoptimierung.
- SQL: Fortgeschrittene SQL-Entwicklungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Abfragen zu schreiben, die Leistung zu optimieren und Workloads im großen Maßstab zu optimieren.
- Datenmodellierung: Erfahrung mit dimensionalen Modellierungstechniken (Sternschema, Faktentabellen, Dimensionstabellen).
Cloud & DevOps
- Vertrautheit mit Cloud-basierten Datenökosystemen, insbesondere Microsoft Azure.
- Verwaltung von Quellcode und CI/CD-Pipelines mit Git und Azure DevOps (oder ähnlichem).
Soft Skills & Praktiken
- Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Detailorientierung.
- Ausgezeichnete verbale und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten; Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem schnelllebigen Umfeld mit sich ändernden Prioritäten.
- Kenntnisse über Best Practices für die Datenintegration, Data Governance und Enterprise Data Management.
Bevorzugt / Nice-to-Have
- Zertifizierungen: SnowPro, Azure Data Engineer Associate oder entsprechende Zertifizierungen für Cloud-Datenplattformen.
- Fortgeschrittene Technologien: Big-Data-Technologien, machine learning, Data-Science-Plattformen oder erweiterte Analysen.
- BI-Tools: Power BI, Tableau oder ähnliche Visualisierungsplattformen.
- Methoden: Agile Delivery Frameworks und DevOps-Praktiken.
Zusammenfassung des bevorzugten Tech-Stacks
- Kern: Snowflake, Python/PySpark, SQL
- Cloud & Orchestrierung: Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Data Factory, Azure Key Vault
- DevOps & Infrastruktur: Git, Azure DevOps, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform bevorzugt)
- Integration & Analysen: REST APIs, Power BI
Aufgaben
Daten-Engineering & ETL-Entwicklung
- Entwerfen, Entwickeln und Pflegen von skalierbaren ETL/ELT-Pipelines mit Python (PySpark), Snowflake und Cloud-nativen Technologien.
- Erstellen zuverlässiger, effizienter und wiederverwendbarer Datenaufnahme-, Transformations- und Ladeprozesse.
Snowflake-Datenplattform & Data Warehousing
- Nutzen der Snowflake-Architektur zum Entwerfen, Erstellen und Optimieren moderner Cloud-Datenlösungen.
- Implementieren und Verwalten von Snowflake-Objekten (Datenbanken, Schemata, Tabellen, Views, Streams, Tasks, Stages, Stored Procedures).
- Nutzen von virtuellen Data Warehouses, Data Sharing, Time Travel und automatischem Skalieren zur Balance von Leistung und Kosteneffizienz.
- Anwenden von dimensionalem Modellieren (Sternschemata, Fakten, Dimensionen) zum Erstellen skalierbarer Enterprise Data Warehouses.
Datenintegration & Modellierung
- Extrahieren und Aufnehmen von strukturierten und semi-strukturierten Daten aus REST APIs, relationalen Datenbanken, SaaS-Anwendungen, flachen Dateien und Cloud-Speichern.
- Entwickeln robuster Ingestions-Frameworks.
- Zusammenarbeit mit Datenarchitekten und Stakeholdern zur Erstellung logischer und physischer Datenmodelle, die auf Geschäftsziele abgestimmt sind.
Cloud-Architektur & Standards
- Beitragen zu modernen Datenplattformkonzepten (Data Lakes, Lakehouses, Data Mesh Architekturen, Enterprise Data Catalogs).
- Unterstützen der Integration zwischen Snowflake und Cloud-nativen Diensten (hauptsächlich Azure).
- Festlegen und Durchsetzen von Standards und Best Practices im Daten-Engineering.
Qualität, Governance & Sicherheit
- Implementieren von automatisierten Datenqualitätskontrollen, Validierungs-Frameworks und Überwachungsprozessen.
- Unterstützen von Data-Governance-Initiativen und Aufrechterhalten der Einhaltung von Organisationsstandards.
- Sicherstellen von Datensicherheit, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Zugriffskontrollen, Maskierungsrichtlinien, branchenübliche Best Practices).
Optimierung, Betrieb & Wartung
- Überwachen und Optimieren von Snowflake-Workloads, ETL/ELT-Prozessen und SQL-Abfragen zur Erfüllung von SLAs.
- Analysieren der Data Warehouse-Nutzung und Empfehlen von Verbesserungen für Leistung und Kosteneffizienz.
- Überwachen von Pipelines, Diagnostizieren von Leistungsproblemen und Implementieren langfristiger Lösungen; Unterstützung von Produktionsumgebungen und Incident-Management.
- Pflegen umfassender Dokumentation für Pipelines, Flows, Transformationen, Datenmodelle und Betriebsprozesse.
Zusammenarbeit
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams (Datenarchitekten, Data Scientists, Analysten, Business Stakeholder), um Anforderungen zu verstehen und technische Expertise bereitzustellen.
Unternehmensleistungen
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Boni, einschließlich leistungsabhängiger Gehaltserhöhungen.
- Großzügige bezahlte Urlaubsregelung
- Flexible Arbeitszeiten
- Remote-Arbeit
- Weiterbildung, Schulungen, Konferenzen
- Vom Unternehmen geförderte Kurse, Prüfungen und Zertifizierungen \n
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